ドローンは、制御された環境内で、または遠隔制御によって自律的に飛行できます。に
その仕事では、Neural-Flyは戦略を使用しています分離。ニューラルネットワークのいくつかのパラメータのみをリアルタイムで更新する必要があります。研究者が指摘したように、この効果は、変化する環境に効果的に適応するために特定の重要なパラメータのみを更新する必要があるニューラルネットワークを事前トレーニングするメタ学習アルゴリズムを使用して達成されます。
「さまざまなものの直接的かつ具体的な影響航空機のダイナミクス、性能、安定性に関する風の状態は、単純な数学モデルでは正確に特徴付けることができません」とチャン氏は言います。 「空の旅で遭遇する乱流で予測不可能な風の状態のすべての影響を限定して定量化しようとする代わりに、航空機が以前の経験から学び、その場で新しい状態に適応できるようにする、ディープラーニングと適応制御の組み合わせアプローチを使用します。」。
研究者は接続されたドローンをテストしましたリアルウェザー風洞を使用して、ニューラルフライに移動します。これは大規模な実験用リグであり、1,000を超える小さなコンピューター制御のファンを統合しており、エンジニアは微風から本格的な嵐まですべてをシミュレートできます。
科学者たちは、わずか12分の飛行で自律型クワッドコプターは強風に対応することを学びました。ドローンは、毎秒12 mに達する可能性のある突風に関係なく、「8」に沿って移動するという任務を負っていました。結果は、Neural-Flyクワッドコプターが、ディープラーニングなしで空力効果を検出して応答する同様の適応制御アルゴリズムを備えたドローンよりも、この軌道をたどるときに最大4分の1のエラーを発生させることを示しました。
研究者たちは、この技術が可能になると信じていますドローンは、事故で負傷したドライバーの小包の配達や航空輸送など、必要な、しかし日常のタスクを完全かつ自律的に実行します。
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